A stabilitás vizsgálata: ellenőrző kártyák
|
|
- Andrea Illés
- 4 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A mnőségszabályozás fladata gn STABIL? nm uppr spcfcaton lmt (fölső tűréshatár) gn KÉPES? nm lowr spcfcaton lmt (alsó tűréshatár) 10 A stabltás vzsgálata: llnőrző kártyák méréss mnősítéss common caus: véltln ngadozás spcfc (assgnabl) caus: azonosítható, tttnérhtő (vszélys) hba, mgváltozott a folyamat 11
2 A folyamatot akkor nvzzük stablnak vagy statsztkalag kézbntartottnak (angolul: n statstcal control), ha az ngadozás véltlnszrű, dőbn állandó (loszlása ugyanaz), nncsnk jól flsmrhtő és mgnvzhtő oka. Ha a folyamat stabl, a múltbl adatok alapján jövőbn vslkdés bzonyos határok között kszámítható. Ez úgy értndő, hogy mg tudjuk mondan, mlyn valószínűséggl adódk határokon kívül vagy blül érték (Shwhart, 1931). Az llnőrző kártyák alkalmazásának célja, hogy n klljn használnunk őkt (a folyamatok stablak lgynk). 1 A Wstrn Elctrc algortmkus szabálya 13
3 A tpkus ljárás: Ha arra jutnak, hogy a folyamat mgváltozott (out of control) lállítják a gyártást, értsítk a folyamatért fllős mérnökökt, mgkrsk az okot, lhárítják azt, újrandítják a gyártást. Hogy gondolkozzunk rről, ha a folyamat nm stabl, d jó képsségű? A mérnökök és mndzsmnt számára kénylmtlnség, és nhzn gazolható rőfszítést gényl. Az oprátorok mgtanulják, és gykznk lkrüln a folyamat mgállítását, nm ragálva a kártya adta jlkr. 14 H. W. Klly, C. G. Drury: Socotchncal Rasons for th Dvoluton of Statstcal Procss Control. Qualty Managmnt Journal, vol. 9, No. 1 (00) Három kövtkzmény: a mérésk gy részénk fgylmn kívül hagyása, az adatok mghamsítása, nm ndokolt (mrt nm okság) bavatkozás. Enyhül a strssz, d romlk a folyamat. Ezt a romlást tudomásul vszk azzal, hogy szélsítk a bavatkozás határokat, máltal csakugyan ksbb valószínűséggl fordul lő a bavatkozás határokon kívül érték. Ugyanzk az okok arra s ösztönzést adnak, hogy kktassák az llnőrző kártyákat. 15
4 Mért nm a tűréshatárokhoz szabályozunk? UCL USL LSL LCL Dmng: tmprng (babrálás) 16 Példa: gyógyszrpar gyártás folyamatból fölvtt gydérték-kártya.3 X:.0040 (.0040); Sgma:.0813 (.0813); n: 1.. USL LSL L klln állítan! 17
5 Az oprátor szmszögéből: n állítsuk l, mrt jó a trmék Az lmző mérnököt érdkl, hogy a 9. pont rndllns. Az SPC tchnkák alkalmazásának célja kttős: döntés a folyamatról (folytassuk vagy mgállítsuk), lltv hogy nformácót szrzzünk a folyamat javításához D. J. Whlr: A modst proposal, SPC Prss, 000 procss bhavour chart Mlyn szközt adjunk az oprátor kzéb a döntéshz? Módosított határú átlag-kártya 18 mgngdtt sljtarány UCL = U + 3σ / n = USL z σ + 3σ / n = USL ( z 3/ n )σ µ δ δ LCL = L 3σ / n = LSL + z σ 3σ / n = LSL + ( z 3/ n )σ µ δ δ Az gyszrű példánkon z δ =3, UCL=USL, LCL=LSL 19
6 .3 X:.0040 (.0040); Sgma:.0813 (.0813); n: 1.. USL=UCL LSL=LCL A módosított határú átlag-kártya nm arra a kérdésr válaszol, hogy stabl- a folyamat, hanm arra, hogy a sljt lőfordulásának valószínűség nm nőtt- mg. Ez ragál a hagyományos (Shwhart-fél) kártyák alkalmazásával kapcsolatos llnsznvr. Az oprátor szköz, nm a folyamat-lmzőé! Csak jó képsségű folyamatra alkalmazható. 131
7 Nagyon jó képsségű folyamatok kzlés: PRE-control Mért kll kapanylt mkron pontossággal gyártanunk? 13 pros sárga zöld sárga pros LSL USL x 133
8 A folyamatból 5 gymást kövtő lmből álló mntát vszünk. Ha a mntának mnd az 5 lm a zöld zónába sk, lkzdhtjük a gyártást. Rndszrs dőközönként két gymást kövtő mntát vszünk a folyamatból: két zöld : folytatjuk a trmlést gyk zöld, másk sárga : folytatjuk a trmlést két sárga: lállunk, mgkrssük az okot gy vagy két pros: lállunk, mgkrssük az okot A mntavétl tovább gyakorsága: két lállás közt dő/6 134 P Z =1 Z = k Z szgmás folyamatnál annak valószínűség, hogy l sm tudunk nduln, ha kσ nagyságú ltolódás van 135
9 Splt-plot trvk, smétlés az par kísérltknél y ( x1, x x p ) + = Y,..., ε Az Y( ) függvény paramétrt krssük. ε a kísérlt hba, csak ks rész a mérés (analtka) hba Az ε hbáknak függtlnknk kll lnnük, zt randomzálással bztosítjuk. 136 y ( x1, x x p ) + = Y,..., ε Lgyn x 1 a kmnc hőmérséklt (randomzálva): lhűtjük, fölmlgítjük, lhűtjük, fölmlgítjük? Nm!!!! Időbl korlátozott randomzálás x 0 x 1 x x 3 x
10 Lgyn x 3 a búza fajtája, gyk fajtát az gyk táblába vtjük, másk fajtát a máskba. M okozza a különbségt: a tábla vagy a búza? Térbl korlátozott randomzálás Lgyn x 1 az zzólámpa sprálját tartó állvány szög, d az gyk bállítást az gyk sprál-sarzsból, a máskat a másk sprál-sarzsból végzk. M okozza a különbségt: az állvány szög vagy a sprál-sarzs? Nyrsanyag szrnt korlátozott randomzálás 138. példa Polurtán-hab gyártásánál vzsgáljuk a tömg (A): M: 110, 10, a katalzátor mnnység (B): KZ: -4, +4, és a hőmérséklt (T): 59, 65 hatását, 3 darabot vsznk mndn bállításnál y jkl = µ + T + r + A + AT + B + TB + AB + TAB + ε ( ) j j k k jk jk jkl Factor Man/Intrc. (1)m ()KZ (3)T 1 by 1 by 3 by 3 1**3 Effct Estmats; Var.:EHZ_WO; R-sqr=.9669; Adj: (EHZ_1szak) **(3-0) dsgn; MS Rsdual= DV: EHZ_WO Effct Std.Err. t(16) p Coff nm jó! 139
11 y jkl = µ + T + r + A + AT + B + TB + AB + TAB + ε ( ) j j k k jk jk jkl T1 T A 1B 1 A B 1 whol plot A1B A1B AB1 AB AB A1B1 subplot r a T bállításához tartozó randomzácós korlát 140 y jkl = µ + T + r + A + AT + B + TB + AB + TAB + ε ( ) j j k k jk jk jkl F R F F F F F F R r A TA B TB AB ε T ( ) j j k k jk TAB jk jkl T * * */ */ */ * A * */ */ */ * j TA j * */ * B k * */ */ */ * TB * */ */ * k AB * */ * jk TAB jk * * ε jkl * E E E ( T ) = Φ( T ) +σ r + σ ( A) = Φ( A) + σ ( TA) = Φ( TA) + σ E E E ( B) = Φ( B) + σ ( TB) = Φ( TB) + σ ( AB) = Φ( AB) + σ E ( TAB) = Φ( TAB) + σ 141
12 5. példa S. Bsgaard, H.T. Fullr, E. Barros: Two-lvl factorals run as spltplot xprmnts, Qualty Engnrng, (1996) Bztonság papír plazma-kzlés Whol plot faktorok: A: nyomás B: fszültség C: gáz-áram, D: a gáz típusa (O /SCl 4 ) Subplot faktor: E: a papír típusa y: ndvsíthtőség (érntkzés szög) A kísérltkt úgy végzték, hogy A-D gys kombnácót bállították, és mndkétfél (E 1, E ) papírt bhlyzték. Bsgaard_splt.sta 14 Elmzés a Whol Plot faktorokra (E nélkül: E és kölcsönhatása khagyva, Ignor som ffcts) 3.0 Probablty Plot; Var.:Contact angl; R-sqr=.8854; Adj:.7910 **(4-0) dsgn; MS Rsdual= DV: Contact angl Expctd Half-Normal Valus (Half-Normal Plot) (1)A: Prssur 1by4 (4)D: Gas Typ ()B: Powr.75 1by 1.0 (3)C: Gas Flow.65 by4 1**4 1by by4 1*3*4 1**3.5 *3*4 by Intractons - Man ffcts and othr ffcts Effcts (Absolut Valus)
13 SE és p nm jó Factor Man/Intrc. (1)A: Prssur ()B: Powr (3)C: Gas Flow (4)D: Gas Typ 1 by 1 by 3 1 by 4 by 3 by 4 3 by 4 1**3 1**4 1*3*4 *3*4 Effct Estmats; Var.:Contact angl; R-sqr=.8854; Adj: (Bsgaard_splt.sta) **(4-0) dsgn; MS Rsdual= DV: Contact angl Effct Std.Err. t(17) p -95.% +95.% Coff. Cnf.Lmt Cnf.Lmt Elmzés a subplot faktorokra ( E és A-D-vl való kölcsönhatása), A-D főhatások és az E subplot faktort nm tartalmazó ntrakcók khagyva): 3.0 Probablty Plot; Var.:Contact angl; R-sqr=.05691; Adj:0 **(5-0) dsgn; MS Rsdual= DV: Contact angl Expctd Half-Normal Valus (Half-Normal Plot).5.0 1by5 1.5 (5)E: Papr Typ.85 4by5.75 *3* *4*5.65 3*4*5 by *4*5 1*3*5 3by5.5 1** Intractons - Man ffcts and othr ffcts Effcts (Absolut Valus)
14 Az A-E kölcsönhatást a folyamat robusztussá tétlér használhatjuk: a nyomás fölső szntjén a papír típusának hatása sokkal ksbb 60 Plot of Margnal Mans and Conf. Lmts (95.%) DV: Contact angl Dsgn: **(5-0) dsgn NOTE: Std.Errs. for mans computd from MS Error= Contact angl E1 E: Papr Typ E A: Prssur -1. A: Prssur Ismétlés és smétlés rpatd xprmnts: gy bállítás, 10 zzólámpa rplcatd xprmnts: mndn zzólámpához újra bállítjuk a tchnológa paramétrkt Példa: A az állvány szög ( szntn) B az állvány hossza ( szntn) 10 smétlés 147
15 Példa: A az állvány szög ( szntn) B az állvány hossza ( szntn) ( rplcatd xprmnts tljs randomzálás) 1. változat: **10 = 40 bállítás yjk = µ + A + B j + ABj + ε jk Az ltérés forrása A hatása (sorok között) B hatása (oszlopok között) Eltérés-négyztösszg ( ) S = qp y y A ( j ) S = rp y y S B AB = AB = p ( yj y y j + y ) kölcsönhatás Maradék (csoportokon blül) j j ( ) S R = yjk yj S0 = Tljs ( y y ) jk j k Szabadság fok r 1 q 1 rqp 1 j k Szórásnégyzt s s A B F S A = sa s r 1 R SB = s q B s 1 AB ( r 1)( q 1 ) sab = ( r 1)( q 1) rq(p 1) R rq( p 1) s = S S R s R AB sr y t = 0 A+ s R 148 y σ = σ + σ r A Példa: A az állvány szög ( szntn) B az állvány hossza ( szntn). változat: *= 4 bállítás, 10 zzó ( rpatd xprmnts ) y jk = µ + A + B + AB + r + ε r (j) randomzácós korlát j j ( j) jk Hatás A szórásnégyzt várható érték Szab. fok F 0 A ( ) B ( ) AB ( ) 0Φ A + 10σ r + σ 1 ( sa s 0Φ B + 10σ r + σ 1 ( sb s 10Φ AB + 10σ r + σ 1 ( s s AB sm. (R) σ 36 R ) R ) R ) csak-nm-szgnfkáns kvév, ha szrncsénk van, pl. s A sab kcs sab 149
16 Példa: A az állvány szög ( szntn) B az állvány hossza ( szntn) 3. változat: **= 8 bállítás, 3 zzó (részbn rplcatd, részbn rpatd ) y jkl = µ + A + B + AB + S + r + ε j j k ( j) ( jk) jkl S a bállítás, r nm s klln külön Hatás A szórásnégyzt várható érték Szab. fok F 0 A 1Φ( A) σ S + σ r + σ 1 sa ss B 1Φ( B) σ S + σr + σ 1 sb ss AB 6Φ( AB) σ S + σr + σ 1 sab ss S 3σ S + 3σ r + σ 4 ss sr sm. σ 16 Mnd a három fontos hatást vzsgálhatjuk. Maradék kérdés: mkkora hatásokat mutathatunk k? 150 Taguch módszr a mnőség kísérlts javítására 6. példa Ina Tl: sok a sljt a kmnc különböző pontjan a hőmérséklt nm azonos A kmnc áttrvzés és átépítés hlytt a csmp-massza rcptúráját változtatták mg úgy, hogy az n lgyn annyra érzékny az égtés hőmérsékltér. csmp 151
17 x 4 = x 1 x x 5 = x 1 x 3 x 6 = x x 3 x 7 =x 1 x x trv (rég sznt a szürk): faktor A agalmatolt típusa jlnlg olcsóbb B az adalék szmcsézttség durva fnom C mészkő mnnység 5% 1% D sljt-vsszaforgatás 0% 4% E btöltött mnnység 1300 kg 100 kg F agalmatolt mnnység 43% 53% G földpát mnnység 0% 5% (az agalmatolt drága) 15 A B C D E F G sljt %
18 Tral A 3 B 4 C 5 D 6 E 7 F 8 G 9 H 10 Valu Elmzés a Whol Plot faktorokra (H nélkül: H és kölcsönhatása khagyva, Ignor som ffcts) 3.0 Probablty Plot; Var.:trafvalu; R-sqr=.56866; Adj: factors at two lvls; MS Rsdual= DV: trafvalu: =ArcSn(Sqrt(v10/100))*00/P Expctd Half-Normal Valus (Half-Normal Plot) (1)A (5)E (7)G (4)D (6)F.5 ()B Intractons - Man ffcts and othr ffcts Standardzd Effcts (t-valus) (Absolut Valus) (3)C
19 Elmzés a subplot faktorokra (H és A-G-vl való kölcsönhatása), A-G főhatások és a H subplot faktort nm tartalmazó ntrakcók khagyva): 3.0 Probablty Plot; Var.:trafvalu; R-sqr=.43134; Adj:0. 8 factors at two lvls; MS Rsdual= DV: trafvalu: =ArcSn(Sqrt(v10/100))*00/P Expctd Half-Normal Valus (Half-Normal Plot) by8 1by8 3by8 5by by8 7by8.5 by Intractons - Man ffcts and othr ffcts Standardzd Effcts (t-valus) (Absolut Valus) (8)H
BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenKISTERV2_ANOVA_
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test
RészletesebbenANOVA. Mekkora különbséget tudnánk kimutatni? Statistics>Power Analysis>Several Means, ANOVA 1-Way
NOV Mkkora különbégt tudnánk kmutatn? tattc>powr naly>vral Man, NOV 1-Way 1. 1-Way NOV: Powr Calculaton 1-Way NOV (Fxd ) Powr v. ME (lpha.5, Group 4, N 6).9.8.7 Powr.6.5.4.3. ME α ( r ) σ 1.1..1..3.4.5.6.7.8.9
RészletesebbenYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (
4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 Run: Run: Run: Run: 4 Run: 5 Run: 6 4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5
RészletesebbenMinőségjavító kísérlettervezés
. példa J.J. Pignatiello, J.S. Ramberg: J. Quality Technology, 17 198-06 (1985) kézbentartható -1 1 A: high heat temperature ( 0 F) 1840 1880 B: heating time (s) 3 5 C: transfer time (s) 10 1 D: hold down
RészletesebbenKockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése
Részletesebbens n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés
A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,
RészletesebbenKockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése
Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?
01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó
RészletesebbenKockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
Részletesebben( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel
NOV ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a Y Y Y Y µ µ µ + + + ( ) ( ) ( ) ( ) + + Y µ µ µ ( ) ( ) ( ) + + µ χ e ( ) ( ) r + + Fher-Cochran-tétel mnd NOV ( ) e χ : H ( ) e S χ ( ) e r ν χ ( ) e S χ ( ) e r r ν χ F
RészletesebbenTAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására
Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése
RészletesebbenTERMÉKTERVEZÉS NUMERIKUS MÓDSZEREI Előadás jegyzet Dr. Goda Tibor. 3. Lineáris háromszög elem
TERMÉKTERVEZÉS NUMERIKUS MÓDSZEREI Előadás jgyzt Dr. Goda Tibor 3. Lináris háromszög lm - A végslms mgoldás olyan approximációs függvénykn alapul, amlyk az gys lmk vislkdését írják l (lmozdulás függvény
RészletesebbenRegresszió. Fő cél: jóslás Történhet:
Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján
Részletesebben53. sz. mérés. Hurokszabályozás vizsgálata
53. sz. mérés Hurokszaályozás vizsgálata nagyszültségű alap- illtv losztóhálózat (4,, kv a hálózatok unkcióáól kövtkzőn hurkolt (töszörösn hurkolt kialakítású. sok csomóponttal, tö táplálási illtv ogyasztási
RészletesebbenGyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések
Gakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgból Lneárs regresszó, smétlés nélkül mérések 1. példa Az alább táblázat eg kalbrácós egenes felvételekor mért adatokat tartalmazza: x 1.8 3
RészletesebbenSzerző: Böröcz Péter János H-9026, Egyetem tér 1. Győr, Magyarország
In: Kóczy L, éánczos L, Bakó A, Prznszki J, Szgdi Z, Várlaki P (szrk.) Játéklmélt alkalmazási lhtőségi a logisztikai rndszrkbn - az gy- és többutas szállítási csomagolási szközök közötti döntéslmélti probléma
RészletesebbenCritical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0
Critical mix 5. példa oxigén égh. anyag ég-e nincs nincs van nincs nincs van van van van égh. anyag nincs Effect Estimates; **(-) design DV: ég-e Factor Effect Coeff. Mean/Interc. ()oxigén ()égh. anyag
RészletesebbenA kötéstávolság éppen R, tehát:
Forgás és rzgés spktroszkópa:. Határozzuk mg a kövtkző részcskék rdukált tömgét: H H, H 35 Cl, H 37 Cl, H 35 Cl, H 7 I Egy m és m tömgű atomból álló kétatomos molkula rdukált tömg () dfnícó szrnt: mm vagy
RészletesebbenTanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.
8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral
Részletesebben33 522 04 0001 33 10 Villámvédelmi felülvizsgáló Villanyszerelő
A 10/007 (II. 7.) SzMM rndlttl módosított 1/006 (II. 17.) OM rndlt Országos Képzési Jgyzékről és az Országos Képzési Jgyzékb történő flvétl és törlés ljárási rndjéről alapján. Szakképsítés, szakképsítés-lágazás,
RészletesebbenKockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén
Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt
RészletesebbenORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet
RészletesebbenKOD: B377137. 0, egyébként
KOD: 777. Egy csomagológép kilogrammos zacskókat tölt. A zacskóba töltött cukor mnnyiség normális loszlású valószínûségi változó kg várható értékkl és.8 kg szórással. A zacskó súlyra nézv lsõ osztályú,
RészletesebbenMINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI KÉZIKÖNYV
Lap: 1/145 AZ INCZÉDY GYÖRGY KÖZÉPISKOLA, SZAKISKOLA ÉS KOLLÉGIUM MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI E AZ MSZ EN ISO 9001 SZABVÁNY ALAPJÁN, ILLETVE MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJA A KÖZOK-TATÁSI TÖR- VÉNY (1993. ÉVI LXXIX.)
RészletesebbenPÁRATECHNIKA. Feladatok. Dr. Harmathy Norbert. egyetemi adjunktus
08. 0. 4. PÁATECHNIKA Fladatok Dr. Harmathy Norbrt gytm adjunktus BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Építészmérnök Kar, Épültnrgtka és Épültgépészt Tanszék. Fladat páratchnka alapja A. Számítsuk
Részletesebben4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal
4. példa: 7-4 részfaktorterv+fold-over, centrumponttal A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %, melynek maximális értékét
RészletesebbenMágneses anyagok elektronmikroszkópos vizsgálata
Mágnss anyagok lktronmikroszkópos vizsgálata 1. Transzmissziós lktronmikroszkóp 1.1. A mágnss kontraszt rdt a TEM-bn Az lktronmikroszkópban 100-200 kv-os (stlg 1 MV-os) gyorsítófszültséggl gyorsított lktronok
RészletesebbenModern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn
Modrn piaclmélt ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Sli Adrinn A tananyag a Gazdasági Vrsnyhiatal Vrsnykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítány támogatásáal készült az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi
RészletesebbenCikória szárítástechnikai tulajdonságainak vizsgálata modellkísérlettel
Cikória szárítástchnikai tulajdonságainak vizsgálata modllkísérlttl Kacz Károly Stépán Zsolt Kovács Attila Józsf Nményi Miklós Nyugat-Magyarországi Egytm Mzőgazdaság- és Éllmiszrtudományi Kar Agrárműszaki,
RészletesebbenA Mozilla ThunderBird levelezőprogram haszálata (Készítette: Abonyi-Tóth Zsolt, SZIE ÁOTK, 2004-04-15, Version 1.1)
A Mozilla ThundrBird lvlzőprogram haszálata (Készíttt: Abonyi-Tóth Zsolt, SZIE ÁOTK, 2004-04-15, Vrsion 1.1) Tartalomjgyzék Tartalomjgyzék...1 A Központi Lvlző Szrvr használata... 1 A ThundrBird lvlzőprogram
RészletesebbenBojtár-Gáspár: A végeselemmódszer matematikai alapjai
Bojtár Imr Gáspár Zsolt A végslmmódszr matmatka alapja Elktronkusan ltölthtő lőadásvázlat építőmérnök hallgatók számára. http://www.pto.bm.hu/m/htdocs/oktatas/oktatas.php Kadó: BME Tartószrkztk Mchankája
RészletesebbenA problémamegoldás lépései
A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső
RészletesebbenRSA. 1. Véletlenszerűen választunk két "nagy" prímszámot: p1, p2
RS z algoritmus. Véltlnszrűn választunk két "nagy" prímszámot: p, p, p p. m= pp, φ ( m) = ( p -)( p -)., < φ( m), ( φ( m ),) = - 3. d = ( mod φ( m) ) 4. k p s = ( m,), = ( d, p, p ) k. Kódolás: y = x (
Részletesebbenspecific (assignable) cause: azonosítható, tettenérhető (veszélyes) hiba megváltozott a folyamat
ELLENŐRZŐ KÁRTYÁK méréses mősítéses commo cause: véletle gadozás secfc (assgable) cause: azoosítható, tetteérhető (veszélyes) hba megváltozott a folyamat Mősítéses elleőrző kártyák 41 Mősítéses elleőrző
RészletesebbenA hőmérsékleti sugárzás
A hőmérséklt sugárzás (Dr. Parpás Béla lőadása alapján ljgyzték a Mskolc gytm harmadévs nformatkus hallgató) Alapjlnségk Mndnnap tapasztalat, hogy a mlgíttt tstk hősugárzást (nfravörös sugárzást) bocsátanak
RészletesebbenMinőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ
Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése
RészletesebbenSzervomotor sebességszabályozása
Srvomotor sbsségsabályoása. A gyaorlat célja Egynáramú srvomotor sbsségsabályoásána trvés. A motorsabályoás programváána flépítés. A sbsség rányítás algortms mgvalósítása valós dbn. 2. Elmélt bvt A motor
Részletesebben2011. évi intézmény-felújítás,intézményi javaslatok
agasépítési csoport PRIORITÁSOK: BRH=biztonságos és rndlttésszrű használat, =állagmgóvás, = műszak iés funkcionális szükség, =gyéb 13 Holdfény Utcai Óvoda Kincskrső Tagóvodája Prioritás gjgyzés 13.1 Krt
RészletesebbenOrszágos Szilárd Leó fizikaverseny feladatai
Országos Szilárd Ló fizikavrsny fladatai I katgória döntő, 5 április 9 Paks A fladatok mgoldásáoz 8 prc áll rndlkzésr Mindn sgédszköz asználató Mindn fladatot külön lapra írjon, s mindn lapon lgyn rajta
RészletesebbenDR. JUHÁSZ MÁRTA BME Ergonómia és Pszichológia Tanszék 1111 Budapest, Egry J. u. 1. Email: juhaszm@erg.bme.hu Tel: 1/463 40 22 www.erg.bme.
DR. JUHÁSZ MÁRTA BME Ergonómia és Pszichológia Tanszék 1111 Budapst, Egry J. u. 1. Email: juhaszm@rg.bm.hu Tl: 1/463 40 22 www.rg.bm.hu A KIVÁLASZTÁS ÉS A MUNKAKÖRI ALKALMASSÁG PSZICHOLÓGIÁJA II. Az lızı
RészletesebbenMinősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata
Mnősítéses mérőrendszerek képességvzsgálata Vágó Emese, Dr. Kemény Sándor Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Kéma és Környezet Folyamatmérnök Tanszék Az előadás vázlata 1. Mnősítéses mérőrendszerek
RészletesebbenANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk
Egy faktor zernt NOV Nevével ellentétben nem zóráok, hanem átlagok özehaonlítáára zolgál Több független mntánk van, elemzámuk,...,,, r y,...,, y, y,..., yr;,, r H : r NOV. élda (Box-Hunter-Hunter: Stattc
RészletesebbenÉletkor (Age) és szisztolés vérnyomás (SBP)
Lináris rgrsszió Éltkor (Ag) és szisztolés vérnyomás (SBP) Ag SBP Ag SBP Ag SBP 22 131 41 139 52 128 23 128 41 171 54 105 24 116 46 137 56 145 27 106 47 111 57 141 28 114 48 115 58 153 29 123 49 133 59
RészletesebbenAnyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
RészletesebbenA művészeti galéria probléma
A műészti galéria probléma A műészti galéria probléma (art galry problm): A műészti galéria mgfigylés kamrákkal / őrökkl. Hálózattrzés Alapjai 2007 8: Műészti Galéria Probléma Őrzési / Mgilágítási problémák
Részletesebben108. szám A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA. Budapest, 2009. jú li us 30., csütörtök TARTALOMJEGYZÉK. Ára: 1125 Ft. Oldal
A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA Budapst, 2009. jú l us 30., csütörtök 108. szám Ára: 1125 Ft TARTALOMJEGYZÉK 158/2009. (VII. 30.) Korm. rn d lt A mzõgazdaság trmékk és az éllmszrk, valamnt a szszs
RészletesebbenMinőség-képességi index (Process capability)
Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286
RészletesebbenKORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van?
NEVEZETES DISZKRÉT ÉS FOLYTONOS OK HIPERGEO. BINOM. POISSON VAN ITT EGY FELADAT ISMERTHOGY MENNYI AZ ÖSSZES ELEM ÉS AZ ÖSSZES SELEJT VAGYIS N K ILLETVE n k. CSAK VALAMI %-OS IZÉ ISMERT A VÁRHATÓ AZ ÁTLAG
RészletesebbenM3 ZÁRT CSATORNÁBAN ELHELYEZETT HENGERRE HATÓ ERŐ MÉRÉSE
M3 ZÁRT CSATORNÁBAN ELHELYEZETT HENGERRE HATÓ ERŐ MÉRÉSE. A mérés élja A mérés fladat égyzt krsztmtsztű satorába bépíttt, az áramlás ráyára mrőlgs szmmtratglyű, külöböző átmérőjű hgrkr ható ( x, y ) rő
RészletesebbenDOMUSLIFT KATALÓGUS IV. RESET homeliftek
OMUSLIT KTLÓGUS IV. RST homliftk Miért jó a RST homlift? RST homliftk a omuslift széria lgolcsóbb darabjai, d tudásokban és biztonságosságukban gyáltalán nm különböznk a trmékcsalád többi tagjától. Ugyanazoknak
RészletesebbenA DOE (design of experiment) mint a hat szigma folyamat eszköze
A DOE (design of experiment) mint a hat szigma folyamat eszköze 2.5 Z [mils] 0.5 0-0.5 2.4.27 0.40-0.47 Y [in] - -.34-2.22 -.32 X [in] -0.42 0.48.38 2.28-2.2, feketeöves GE Consumer & Industrial A DOE
RészletesebbenRockfall lejtésképző elemek
LAPOSTETŐ SZIGETELÉS LEZÁRVA: 00. MÁRCIUS. Rokll ljtésképző lmk Műszki tlp Vonlr-, lln- és pontrljtő lmk, ttikék A Rokwool Rokll rnszrévl iztosíthtó ttők tökélts vízlvztés Műgynt kötésű, tljs krtmtsztén
RészletesebbenVariancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?
Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs
RészletesebbenMinőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT
Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Bedzsula Bálint gyakornok Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Q. épület A.314. bedzsula@mvt.bme.hu http://doodle.com/bedzsula.mvt Az előző előadás
Részletesebben13. gyakorlat Visszacsatolt műveletierősítők. A0=10 6 ; ω1=5r/s, ω2 =1Mr/s R 1. Kérdések: uki/ube=?, ha a ME ideális!
. gyakorlat Visszacsatolt művltirősítők.) Példa b (s) 6 ; r/s, Mr/s kω, 9 kω, kω, ( s )( s ) Kérdésk: /b?, ha a ME ális! Mkkora lgyn érték ahhoz, hogy az /b rősítés maximális lapos lgyn ( ξ ). Mkkora a
RészletesebbenStatisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel A Minitab általános statisztikai szoftvert elsősorban statisztikai feladatok megoldására (oktatásra és minőségfejlesztésre) használják, és másodsorban
Részletesebben3. KISFESZÜLTSÉGŰ VEZETÉKEK MÉRETEZÉSE
Vamos műk KSFESZÜLTSÉGŰ VEZETÉKEK MÉRETEZÉSE ksfszütségű áózatok fadata a fogyasztók amos nrgáa aó átása ztékk fontos fadatának átásában fontos szrp an az nrgaszogátatás mnőségét, bztonságát és gazdaságosságát
Részletesebben20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!
SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,
RészletesebbenMATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára
2008. jnuár 31. MATEMATIKA FELADATLAP 8. évfolymosok számár 2008. jnuár 31. 15:00 ór M 2 fltlp NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Zsszámológépt nm hsználhtsz. A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto
RészletesebbenA sokaság/minta eloszlásának jellemzése
3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,
Részletesebben4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése
4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése A kártyákat háromféle módon alkalmazhatjuk. Az elızetes adatfelvétel során a fı feladat az eloszlás paramétereinek (µ és σ ) becslése a további ellenırzésekhez.
RészletesebbenSIKALAKVÁLTOZÁSI FELADAT MEGOLDÁSA VÉGESELEM-MÓDSZERREL
SIKALAKVÁLTOZÁSI FELADAT MEGOLDÁSA VÉGESELEM-MÓDSZERREL ADOTT: Az ábrán látható db végslmből álló tartószrkzt gomtriája, mgfogása és trhlés. A négyzt alakú síkalakváltozási végslmk mért 0 X 0 mm. p Anyagjllmzők:
Részletesebben- 1 - A következ kben szeretnénk Önöknek a LEGO tanítási kultúráját bemutatni.
Játékok a tanításhoz? - 1 - Tanító játékok? A Lgo kockák gészn biztosan fontos szívügyi gy gész sor gyrk és szül gnráció éltébn. Mi köz van a Lgo kockáknak a tanuláshoz? Vagy lht gyáltalán tanítani /órákat
RészletesebbenELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY
ELOSZLÁS, ELOSZLÁSÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGÜGGVÉNY AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY Egy célábla sugara 5 cm, a valószínűségi válozó jlns az, hogy milyn ávol lőünk a célábla középponjáól. Tgyük öl, hogy a céláblá bizosan laláljuk.
RészletesebbenLaboratóriumi kontrollkártya használata Tananyag. Készítette: Muránszky Géza vegyészmérnök Oktató: Lőrinc Anna minőségirányítási előadó
Laboratórum kontrollkártya használata Tananyag Készítette: Muránszky Géza vegyészmérnök Oktató: Lőrnc Anna mnőségrányítás előadó Tartalom. Bevezetés... 3. A kontroll kártyák típusa... 4 3. A statsztka
RészletesebbenELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY
ELOSZLÁS, ELOSZLÁSÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGÜGGVÉNY AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY Egy célábla sugara cm, a valószínűségi válozó jlns az, hogy milyn ávol lőünk a célábla középponjáól. Tgyük öl, hogy a céláblá bizosan laláljuk.
RészletesebbenMATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára
2009. jnuár 29. MATEMATIKA FELADATLAP 8. évfolymosok számár 2009. jnuár 29. 15:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Zsszámológépt nm hsználhtsz. A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Minn
RészletesebbenStatisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.
Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan
RészletesebbenANYANYELVI FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára
ÚJ FELADATLAP 2007. ruár 1. ANYANYELVI FELADATLAP 8. évolymosok számár 2007. ruár 1. 14:00 ór ÚJ FELADATLAPI NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: A ltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Ügylj mgllő iőosztásr és
RészletesebbenBiológiai anyagok hatásának értékelése, ha közvetlen fizikai vagy kémiai analízis nem alkalmazható.
Boassa Bológa anagok hatásának értékelése, ha közvetlen fzka vag kéma analízs nem alkalmazható. Alapja standard készítménnel való összehasonlítás: a vzsgált anag mlen mennsége ad uganakkora hatást, mnt
RészletesebbenAz éves statisztikai összegezés 1
21. mlléklt 2/2006. (I. 13.) IM rndlthz Az évs sttisztiki összgzés 1 Sttisztiki összgzés z évs közbszrzéskről Kbt. IV., VI. fjzt, vlmint ngydik rész szrinti jánltkérők vontkozásábn 1. Az jánltkérő nv,
Részletesebben98/2009. (VII. 30.) FVM rendelet Hatályos: 2013.07.18-2014.05.30
98/2009. (VII. 30.) FVM rndlt Hatályos: 2013.07.18-2014.05.30 98/2009. (VII. 30.) FVM rndlt a borkészítésr alkalmas szőlőfajták osztályba sorolásáról 1 A szőlőtrmsztésről és a borgazdálkodásról szóló 2004.
RészletesebbenAZ ENERGIATERMELÉS ÉS FELHASZNÁLÁS KÖLTSÉGEI
AZ NRGIATRMLÉS ÉS FLHASZNÁLÁS KÖLTSÉGI A gyakorat céa, hogy a hagatók mgsmrék a könböző nrgatrmés tchnoógák kötségnk mghatározására szogáó módszrkt és smrt adatok aapán mghatározzák zkt. A. NRGIATRMLÉS
RészletesebbenLineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom
Lneárs regresszó Statsztka I., 4. alkalom Lneárs regresszó Ha két folytonos változó lneárs kapcsolatban van egymással, akkor az egyk segítségével elıre jelezhetjük a másk értékét. Szükségünk van a függı
Részletesebben1. Testmodellezés. 1.1. Drótvázmodell. Testmodellezés 1
Tstmodllzés 1 1. Tstmodllzés Egy objktum modlljén az objktumot rprzntáló adatrndszrt értjük. Egy tstmodll gy digitális rprzntációja gy létz vagy lképzlt objktumnak. trvzés, a modllzés során mgadjuk a objktum
RészletesebbenKidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből
Kdolgozott feladatok a nemparaméteres statsztka témaköréből A táékozódást mndenféle színkódok segítk. A feladatok eredet szövege zöld, a megoldások fekete, a fgyelmeztető, magyarázó elemek pros színűek.
Részletesebben8. A mérıeszközök képességvizsgálata 1
8. A mérıeszközök képességvizsgálata 1 A vizsgálat célja annak megállapítása, hogy a használt mérıeszköz elég kis hibával használható-e ahhoz, hogy vele a folyamatról információt szerezzünk. Az AIAG (Automotive
RészletesebbenIII. Képességvizsgálatok
Képességvizsgálatok 7 A folyamatképesség vizsgálata A 3 fejezetben láttuk, hogy ahhoz, hogy egy folyamat jellemzıjét a múltbeli viselkedése alapján egy jövıbeni idıpontra kiszámíthassuk (pontosabban, hogy
RészletesebbenVáros Polgármestere ELŐTERJESZTÉS
Város Polgármstr 251 Biatorbágy, Baross Gábor utca 2/a Tlfon: 6 23 31-174/233 mllék Fax: 6 23 31-135 E-mail: bruhazas@biatorbagy.hu www.biatorbagy.hu ELŐTERJESZTÉS Budapst Balaton közötti krékpárút nyomvonalával
RészletesebbenGYAKORLÓ FELADATOK 3. A pénzügyi eszközök értékelése
GYAKORLÓ FELADATOK 3. A pénzügyi szközök étéklés. fladat (kötvény) A vállalat 2 millió fointos buházása mgvalósításának finanszíozásához kötvénykibocsátást tvz, 5 Millió Ft étékbn. A jgyzést lbonyolító
RészletesebbenKosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre
Kockázatalapú többváltozós szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembe vételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia
RészletesebbenKísérlettervezési alapfogalmak:
Kísérlettervezés alapfogalmak: Tényező, faktor (factor) független változó, ható tényező (kezelés, gyógyszer, takarmány, genotípus, élőhely, stb.) amnek hatását a kísérletben vzsgáln vagy összehasonlítan
RészletesebbenADATREDUKCIÓ I. Középértékek
ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó 1. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények: a) Számított középérték: közbenső helyet foglaljanak el, azaz mn középérték
Részletesebben2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2.
Kísérlettervezés Mit akarunk megtudni? 8 6 4 Y = β + β x + β x +... + β p x p p típusú teljes faktoros kísérleti tervek 4. 7 5 8 x 3 x 3. 6 3. x 3 x 4 x. x a) b) a változók egyenkénti változtatása mátrix-terv
RészletesebbenIII. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE (4 óra)
5.3.3. VÁLLALATI ÉNZÜGYEK III. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE ( óa Összállíoa: Naá János okl. üzmgazdász, okl. közgazdász-aná Részvény: olyan ljáa nélküli éékaí, amly a ásasági agnak: az alaők mghaáozo hányadá
RészletesebbenMINİSÉGBIZTOSÍTÁS 6. ELİADÁS Március 19. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár
MINİSÉGBIZTOSÍTÁS Özeállította: Dr. Kovác Zolt egyetemi taár 6. ELİADÁS 011. Márciu 19. NyME FMK Terméktervezéi é Gyártátechológiai Itézet http://tgyi.fmk.yme.hu NYME FMK TGYI 006.08.8. 1. fólia Kézült
RészletesebbenELTE I.Fizikus 2004/2005 II.félév. KISÉRLETI FIZIKA Elektrodinamika 13. (IV.29 -V.3.) Interferencia II. = A1. e e. A e 2 = A e A e * = = A.
omplx lírás: ELTE I.izius 004/005 II.félév + cos ϕ R ϕ KISÉRLETI IZIK Eltrodinamia 3. (IV.9 -V.3.) Intrfrncia II. [ ]; sin ϕ Im [ ] * i cosϕ + i sinϕ ; cosϕ isinϕ * ; cos ϕ R [ ] f cos ( ω t + ϕ) ; f cos
Részletesebben2013.03.11. Az SPC alapjai. Az SPC alapjai SPC 5. 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer. Dr. Illés Balázs
SPC 5 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer Dr. Illés Balázs BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ELEKTRONIKAI TECHNOLÓGIA TANSZÉK Az SPC alapjai SPC (Statistical Process Controll) =
RészletesebbenLambda szonda szimulátor szerelési útmutató
Lambda szonda szimulátor szrlési útmutató Műszaki adatok: Működési fszültségtartomány: 616V DC Áramflvétl: 20mA 1. Vágjuk l a káblkt a lambda szonda fj és a csatlakozója között, a gyári szondát hagyjuk
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések
Algortmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Néhány órával ezelőtt megsmerkedtünk már a Merge Sort rendező algortmussal. A Merge Sort-ról tuduk, hogy a legrosszabb eset dőgénye O(n log n). Tetszőleges
RészletesebbenPáros binomiális próbák
áros nomáls próák Kontngena-tálázatok (rx tálázat) elemzése, ha sem a sor-, sem az oszlop-összegek nem rögzítettek sak N adott - Szmmetra-vzsgálat (összefüggés-vzsgálat) - Függetlenség-vzsgálat BIOMETRIA_NEMARAMÉTERES_3
RészletesebbenAZ ERDŐÁLLAPOT-LEÍRÓ RENDSZER PROTOKOLLJA
SH/4/13 WP1 Erdi éltközösségk védlmét mgalapozó többcélú állapotértéklés a magyar Kárpátokban SH/4/13 2. részfladat Erdőállapot-flmérésk Magyarország Kárpát-régiójában AZ ERDŐÁLLAPOT-LEÍRÓ RENDSZER PROTOKOLLJA
RészletesebbenNéhány pontban a függvény értéke: x -4-2 -1-0.5 0.5 1 2 4 f (x) -0.2343-0.375 0 6-6 0 0.375 0.2343
Házi ladatok mgoldása 0. nov.. HF. Elmzz az ( ) = üggvényt (értlmzési tartomány, olytonosság, határérték az értlmzési tartomány véginél és a szakadási pontokban, zérushly, y-tnglymtszt, monotonitás, lokális
RészletesebbenA mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről
A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről Adjunktus Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Áramlástan Tanszék 27..23. 27..23. / 7 Általános célú CFD megoldók alkalmazása
RészletesebbenMAGYAR NYELVI FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára
8. évfolym AMNy1 fltlp MAGYAR NYELVI FELADATLAP 8. évfolymosok számár 2010. jnuár 23. 10:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Ügylj küllkr! A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. A mgolásr
RészletesebbenKELETTERV. BAKÓ ISTVÁN Ügyvezető, vezető tervező, építészmérnök. CSORDÁS SZILVESZTER Orvostechnológus tervező, klinikai mérnök
XXI. MAGYARORSZÁGI EGÉSZSÉGÜGYI NAPOK DEBRECEN 204 QUO V ADI S? Cím: 4025 Dbrcn, Arany János u. 56. Tl.: +6 (52) 52-650 E-mail: mdmixcntr@mdmixcntr.hu WEB: www.mdmixcntr.com KELETTERV KELETTERV KELETMAGYARORSZÁGI
RészletesebbenANYANYELVI FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára
2006. fruár 2. ANYANYELVI FELADATLAP 8. évfolymosok számár 2006. fruár 2. 14:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Ügylj mgfllő iőosztásr és küllkr! Tolll olgozz! A
RészletesebbenANYAGMOZGATÓ BERENDEZÉSEK
ANYAGMOZGATÓ BERENDEZÉSEK 265 Anyagmozgató brndzésk Tartalomjgyzék Tartalomjgyzék A Pfaff-silbrblau anyagmozgató brndzésk kiválóan Kézi raklapmlők 270-281 Kézi raklapmlők mérlggl 282-283 Kézi ollós raklapmlők
Részletesebben